Por melhor que seja um Professor, nem sempre é capaz de identificar, quais os alunos que estão com muitas dificuldades e quais é que podem passar para o próximo patamar.
Felizmente muito em breve os computadores podem vir com inteligência emocional e com isso detectar o que os alunos estão realmente a sentir.
Um grupo de investigadores da North Carolina State University, usou câmaras de vídeo, para monitorizar os rostos de um grupo de estudantes universitários e um software que tinha sido treinado para combinar as expressões faciais com diferentes níveis de frustação.
Desta forma os investigadores foram capazes de reconhecer quando é que os alunos sentiam dificuldades e quando estavam a achar a matéria muito fácil.
Este projecto surge como uma forma de tecnologia para ajudar os professores a acompanhar o desempenho dos seus alunos em tempo real ou mesmo ser utilizado em cursos cujos conteúdos sejam leccionados á distância. Deste modo todo o sistema de educação e formação estariam sintonizados com as necessidades de todos os seus alunos.
Por outro lado, este projecto aponta para ser uma revolução mais ampla na tecnologia de detecção de emoções, que se baseia no princípio que os computadores e outros dispositivos conseguem identificar e responder à emoção de um campo de pesquisa conhecido como “computação afectiva”. Eles conseguem prever as emoções de diversas formas como por exemplo: pelo tom de voz e pelas expressões faciais.
Uma das experiências realizadas consistiu em ensinar a um grupo de estudantes universitários como programarem em java. Os investigadores analisaram 60 horas de vídeo com o Computer Expression Recognition Toolbox, um programa que reconhece expressões faciais. De seguida compararam as conclusões do software com a opinião dos alunos e descobriram que efectivamente o que sentiram, correspondia na totalidade com o que o programa detectou.
O objectivo final é desenvolver um sistema que visa ajudar os alunos que estão a sentir dificuldades e “reforçar a sua confiança e mantê-los motivados” , diz Joseph Grafsgaard, um estudante de PhD na North Carolina State University, que foi co-autor do artigo sobre este trabalho.
O trabalho foi ontem apresentado na 6th International Conference on Educational Data Mining.
